pandas

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  1. Pandas에서 열을 문자열로 변환하기
    Pandas 데이터프레임에서 특정 열을 문자열로 변환하는 이유는 다양합니다.문자열 연산: 문자열을 다루는 다양한 함수나 메서드를 사용하기 위해서입니다. 예를 들어, 문자열 검색, 치환, 분할 등을 수행할 수 있습니다
  2. Pandas에서 다중 열 값 기반으로 새로운 열 생성 및 함수 적용하기
    Pandas 데이터프레임에서 새로운 열을 생성하고, 기존 열들의 값을 기반으로 특정 함수를 적용하는 것은 매우 일반적인 작업입니다. 이를 통해 데이터 분석 및 가공의 효율성을 높일 수 있습니다.간단한 함수 정의: 새로운 열에 들어갈 값을 계산하는 함수를 직접 정의합니다
  3. Python, Pandas, Regex를 활용한 DataFrame 필터링: 부분 문자열 기준으로 데이터 추출하기
    Python의 강력한 데이터 분석 라이브러리인 Pandas는 대규모 데이터를 효율적으로 다루는 데 사용됩니다. 특히, DataFrame이라는 2차원 표 형태의 데이터 구조를 제공하여 데이터를 정리하고 분석하는 작업을 용이하게 합니다
  4. Pandas DataFrame에서 특정 열의 NaN 값 세기
    Pandas DataFrame에서 NaN 값을 세는 것은 데이터 분석에서 자주 수행되는 작업입니다. NaN 값은 결측값을 의미하며, 데이터 분석 시 주의해야 할 요소입니다.isnull() 메서드: DataFrame 또는 Series에 결측치가 있는지 확인하는 데 사용됩니다
  5. 파이썬 딕셔너리를 데이터프레임으로 변환하기: 상세 가이드
    파이썬에서 Pandas 라이브러리는 데이터 분석을 위한 강력한 도구입니다. 특히, 데이터프레임은 표 형태의 데이터를 효율적으로 다루는 데 사용됩니다. 딕셔너리(dict) 형태의 데이터를 가지고 있다면, Pandas를 활용하여 이를 데이터프레임으로 쉽게 변환할 수 있습니다
  6. Pandas DataFrame을 NumPy Array로 변환하기
    Pandas DataFrame과 NumPy Array는 데이터 분석에서 널리 사용되는 두 가지 데이터 구조입니다. 각각의 장단점이 있기 때문에, 특정 작업에 맞는 데이터 구조를 선택하는 것이 중요합니다.Pandas DataFrame:표 형태의 데이터를 다루기 쉽도록 설계되었습니다
  7. Pandas DataFrame의 출력 열 늘려보기: 자세한 설명
    문제: Pandas DataFrame을 출력할 때, 너무 많은 열이 있어서 일부가 잘리거나 생략되는 경우가 있습니다. 이럴 때 전체 데이터를 확인하기 위해 출력 열을 늘리고 싶어하는 경우가 많습니다.해결 방법:다행히 Pandas는 이러한 문제를 해결하기 위한 다양한 방법을 제공합니다
  8. Pandas DataFrame에서 조건식을 기반으로 행 삭제하기
    Pandas DataFrame에서 특정 조건을 만족하는 행을 삭제하는 것은 데이터 전처리 과정에서 자주 사용되는 작업입니다. 이를 위해 다양한 방법을 사용할 수 있습니다.조건식 생성: 삭제하고 싶은 행에 해당하는 조건을 논리값(True/False)으로 나타내는 Series를 생성합니다
  9. Pandas 데이터프레임에서 리스트 값으로 행 선택하기
    Pandas 데이터프레임은 마치 엑셀 시트와 비슷하게 데이터를 표 형태로 저장하는 파이썬 라이브러리입니다. 데이터프레임에서 특정 행을 선택하는 방법은 여러 가지가 있는데, 그 중 하나가 리스트를 이용하는 방법입니다
  10. 파이썬, 판다스, 리스트: 판다스 데이터프레임의 특정 열 또는 행에서 리스트 가져오기
    파이썬에서 데이터 분석을 할 때, 판다스(Pandas) 라이브러리는 필수적인 도구입니다. 판다스 데이터프레임은 표 형태의 데이터를 효율적으로 관리하는 데 사용되는데, 이 데이터프레임에서 특정 열이나 행의 데이터를 리스트 형태로 추출하는 작업은 매우 자주 수행됩니다
  11. Pandas 데이터프레임에서 두 개의 텍스트 열 결합하기
    문제 이해하기:Pandas 데이터프레임에서 두 개의 텍스트 열을 하나의 열로 결합하고 싶을 때가 있습니다. 예를 들어, '이름'과 '성' 열을 합쳐 '전체 이름' 열을 만들거나, 여러 단어로 이루어진 특징을 하나의 문자열로 합치고 싶은 경우가 해당됩니다
  12. 파이썬 판다스: 특정 값을 가진 열에 해당하는 행의 인덱스 가져오기
    문제:파이썬의 판다스 라이브러리를 사용하여 데이터를 분석하고 있다고 가정해 봅시다.이때, 특정 열에서 특정 값을 가지는 모든 행을 찾고, 그 행들의 인덱스를 알고 싶을 때가 있습니다.예시:학생들의 성적 데이터가 담긴 DataFrame이 있다고 가정해 봅시다
  13. Pandas DataFrame에서 열 값 기반 행 삭제하기
    Pandas는 Python에서 데이터 분석을 위한 강력한 도구입니다. DataFrame이라는 표 형태의 데이터 구조를 제공하며, 이 DataFrame에서 특정 조건을 만족하는 행을 삭제하는 작업은 데이터 전처리 과정에서 자주 필요합니다
  14. Pandas DataFrame에서 특정 열의 값이 NaN인 행 삭제하기
    Pandas DataFrame에서 NaN(Not a Number) 값은 결측값을 의미하며, 데이터 분석 시 이러한 결측값을 어떻게 처리할지에 대한 고민이 필요합니다. 특정 열의 값이 NaN인 행을 삭제하는 것은 데이터 전처리 과정에서 자주 사용되는 방법입니다
  15. Pandas DataFrame 열 이름에서 리스트 얻기: 상세 설명
    문제: Pandas DataFrame의 열 이름을 리스트 형태로 추출하고 싶을 때해결:Pandas는 데이터 분석에 있어 필수적인 라이브러리이며, DataFrame은 데이터를 표 형태로 저장하고 관리하는 데 사용됩니다
  16. 파이썬 Pandas 데이터프레임에 한 행씩 추가하기
    파이썬의 Pandas 라이브러리는 데이터 분석에 있어 필수적인 도구입니다. Pandas 데이터프레임은 표 형태의 데이터를 효율적으로 관리하고 분석할 수 있게 해주는 자료 구조입니다. 이 글에서는 Pandas 데이터프레임에 한 행씩 데이터를 추가하는 방법에 대해 자세히 알아보겠습니다
  17. Pandas에서 SettingWithCopyWarning 다루기: 자세한 설명
    문제의 이해:Pandas에서 SettingWithCopyWarning 경고는 데이터프레임을 조작할 때 예상치 못한 결과를 초래할 수 있는 잠재적인 문제를 알려주는 신호입니다. 이 경고는 주로 다음과 같은 상황에서 발생합니다
  18. 파이썬 Pandas 데이터프레임 생성 및 채우기: 자세한 설명
    파이썬 Pandas는 데이터 분석을 위한 강력한 오픈 소스 라이브러리입니다. 특히, 표 형태의 데이터를 효율적으로 다루는 데 탁월하며, 다양한 데이터 분석 작업을 수행할 수 있도록 풍부한 기능을 제공합니다. Pandas의 핵심 데이터 구조는 Series와 DataFrame입니다
  19. Pandas Series 참/거짓 판단하기
    문제의 발생 이유파이썬의 Pandas 라이브러리에서 Series 객체의 참/거짓 값을 판단하려 할 때 자주 발생하는 오류 메시지입니다. Series는 여러 값을 가질 수 있는 데이터 구조이기 때문에, 단순히 True 또는 False로 판단하기 어렵습니다
  20. 파이썬 판다스 데이터프레임 컬럼 순서 변경 방법
    파이썬의 판다스 라이브러리를 사용하여 데이터 분석을 할 때, 데이터프레임의 컬럼 순서를 변경해야 할 필요가 종종 발생합니다. 예를 들어, 특정 컬럼을 앞으로 가져오거나, 컬럼들을 알파벳 순서로 정렬하고 싶을 수 있습니다
  21. Python, CSV, Pandas를 활용한 DataFrame을 CSV 파일로 저장하기
    Python에서 데이터 분석을 할 때 자주 사용되는 Pandas 라이브러리는 다양한 형태의 데이터를 다루는 강력한 도구입니다. Pandas의 DataFrame은 2차원 표 형태의 데이터를 효율적으로 관리하는데 사용되며
  22. 파이썬 Pandas DataFrame에서 특정 셀 값 가져오기
    문제: Pandas DataFrame에서 특정 행과 열에 위치한 셀의 값을 어떻게 가져올까요?해결:Pandas DataFrame은 데이터를 2차원 테이블 형태로 관리하는 파이썬 라이브러리입니다. 특정 셀의 값을 가져오기 위해서는 행 인덱스와 열 이름(또는 열 인덱스)을 사용합니다
  23. 파이썬 Pandas DataFrame에 새로운 열 추가하기
    파이썬의 Pandas 라이브러리는 데이터 분석에 있어서 가장 강력한 도구 중 하나입니다. Pandas의 핵심 데이터 구조인 DataFrame은 표 형태의 데이터를 효율적으로 관리하고 분석할 수 있도록 해줍니다.이번에는 기존의 DataFrame에 새로운 열을 추가하는 다양한 방법에 대해 알아보겠습니다
  24. Pandas에서 열 데이터 타입 변경하기
    Pandas는 Python에서 데이터 분석을 위한 강력한 도구입니다. 데이터프레임이라는 표 형태의 데이터 구조를 제공하며, 이 데이터프레임의 각 열은 특정 데이터 타입을 가집니다. 때로는 분석 목적에 맞게 열의 데이터 타입을 변경해야 할 필요가 있습니다
  25. Pandas 데이터프레임에서 다중 열 선택하기
    Pandas는 Python에서 데이터 분석을 위한 강력한 도구이며, 데이터를 표 형태로 나타내는 데이터프레임(DataFrame)은 Pandas의 핵심 데이터 구조입니다. 데이터프레임에서 특정 열 또는 여러 개의 열을 선택하는 것은 데이터 분석 작업에서 매우 일반적인 작업입니다
  26. Pandas DataFrame에서 특정 열 삭제하기
    Pandas DataFrame에서 특정 열을 삭제하는 것은 데이터 분석 과정에서 자주 필요한 작업입니다. Pandas는 이를 위해 간단하고 효율적인 방법을 제공합니다.가장 일반적으로 사용되는 방법은 DataFrame의 drop() 메서드를 활용하는 것입니다
  27. Pandas DataFrame의 행 개수 구하기
    Pandas DataFrame의 행 개수를 구하는 방법은 다양합니다. 가장 일반적으로 사용되는 방법은 다음과 같습니다.DataFrame. shape: DataFrame의 행과 열 개수를 튜플 형태로 반환합니다.첫 번째 값: 행 개수를 나타냅니다
  28. Python Pandas DataFrame에서 특정 값을 가진 행 선택하기
    문제: Pandas DataFrame에서 특정 조건을 만족하는 행만 선택하고 싶을 때가 있습니다. 예를 들어, 특정 컬럼의 값이 특정 값과 같은 행만 추출하고 싶거나, 범위 내의 값을 가지는 행을 추출하고 싶은 경우 등이 있습니다
  29. Pandas에서 열 이름 바꾸기: 상세 가이드
    Pandas는 Python에서 데이터 분석을 위한 강력한 도구입니다. 데이터프레임이라는 자료 구조를 사용하여 데이터를 표 형태로 관리하고 다양한 분석을 수행할 수 있습니다. 이 중에서 데이터프레임의 열 이름을 바꾸는 작업은 데이터를 가공하고 분석하는 과정에서 자주 필요한 작업입니다
  30. Pandas DataFrame에서 행을 반복하는 방법
    Pandas DataFrame에서 행을 반복하는 방법은 데이터 분석 및 처리에서 매우 중요한 작업입니다. 특정 조건에 맞는 데이터를 찾거나, 각 행에 대한 계산을 수행하거나, 새로운 데이터를 생성하는 등 다양한 작업을 수행할 때 사용됩니다
  31. 파이썬 프로그래밍 오류 해결: 'ValueError: numpy.dtype size changed, may indicate binary incompatibility. Expected 96 from C header, got 88 from PyObject'
    "ValueError: numpy. dtype size changed, may indicate binary incompatibility. Expected 96 from C header, got 88 from PyObject" 오류는 NumPy 데이터 유형 크기가 변경되어 Python 버전 또는 NumPy 버전 간 호환 문제가 발생했음을 나타냅니다
  32. Pandas 데이터프레임에서 중복 행을 건너뛰면서 누적 합계 계산하기
    해결책:다음은 pandas 데이터프레임에서 중복 행을 건너뛰면서 누적 합계를 계산하는 방법을 보여주는 두 가지 방법입니다.방법 1: groupby 사용하기groupby 함수를 사용하여 특정 열에 따라 데이터프레임을 그룹화합니다
  33. Python, Pandas 및 Apache Spark를 사용하여 배열 항목 계산 및 열로 변환
    1.1 데이터 준비먼저 NumPy 라이브러리를 사용하여 샘플 배열을 생성합니다.1.2 Pandas DataFrame으로 변환다음으로 NumPy 배열을 Pandas DataFrame으로 변환합니다.1.3 value_counts() 함수 사용
  34. Pandas에서 목록이 포함된 열의 열 값을 효율적으로 조회하는 방법
    1. loc 인덱싱 사용:가장 기본적인 방법으로 특정 행과 열을 지정하여 값을 조회합니다.단일 값을 조회할 때 효율적이지만, 여러 행 또는 조건에 대한 조회에는 비효율적일 수 있습니다.2. isin 사용:특정 값이 포함된 행을 필터링하여 조회하는 방법입니다
  35. Pandas DataFrame에서 행별 최대값 3개와 열 이름 추출하기
    Pandas DataFrame에서 각 행의 최대값 3개와 그 열 이름을 추출하는 방법을 알아봅니다.2. 해결 방법다음과 같은 방법을 사용할 수 있습니다.방법 1: nlargest() 함수 사용출력:설명:nlargest(3, axis=1) 함수는 각 행에서 3개의 최대값을 찾고
  36. Python, Pandas, Numpy에서 발생하는 "ValueError: numpy.ndarray size changed, may indicate binary incompatibility. Expected 88 from C header, got 80 from PyObject" 오류 해결
    Python, Pandas, Numpy를 사용하는 코드에서 다음과 같은 오류가 발생합니다.원인:이 오류는 Numpy 배열의 크기가 예상과 다를 때 발생합니다. 이는 여러 가지 원인으로 인해 발생할 수 있습니다.파이썬 버전 불일치:
  37. Python에서 xlrd 라이브러리를 사용하여 Excel 파일을 읽을 때 발생하는 "xlrd.biffh.XLRDError: Excel xlsx file; not supported" 오류 해결
    Python에서 xlrd 라이브러리를 사용하여 Excel 파일을 읽으려고 할 때 다음과 같은 오류가 발생합니다.원인:xlrd 라이브러리는 기본적으로 . xls 형식의 Excel 파일만 지원합니다. .xlsx 형식의 Excel 파일을 읽으려면 openpyxl 라이브러리를 사용해야 합니다
  38. 팬더스 MultiIndex 데이터프레임에서 행 선택하기
    이번 해설에서는 팬더스 MultiIndex 데이터프레임에서 특정 행을 선택하는 다양한 방법을 살펴봅니다.1. 기본적인 방법iloc 속성 사용: iloc 속성은 행의 위치 기반으로 행을 선택합니다. 다음 예시에서는 0번째
  39. Pandas Merging 101: Python과 Pandas를 이용한 데이터 합치기
    데이터 분석에서 여러 데이터 프레임을 결합하는 작업은 매우 흔하게 발생합니다. Pandas 라이브러리는 merge() 함수를 제공하여 이러한 작업을 간편하게 수행할 수 있도록 합니다. 이 문서에서는 Pandas Merging 101을 통해 merge() 함수의 기본적인 사용법부터 다양한 옵션까지 자세히 살펴보겠습니다
  40. Pandas apply vs np.vectorize: 기존 열에서 새 열 만들기 비교 분석
    apply() 함수는 Pandas 데이터 프레임의 각 행 또는 열에 함수를 적용하는 데 사용됩니다. 이 함수는 사용하기 쉽고 직관적이지만 대규모 데이터 세트에 적용하면 느릴 수 있습니다.np. vectorize() 함수는 NumPy ufunc를 벡터화하여 Pandas 데이터 프레임에 적용하는 데 사용됩니다
  41. Python Pandas DataFrame에서 모든 열 이름 표시하기
    데이터프레임의 열 이름이 많아서 모두 표시되지 않을 때, 모든 열 이름을 표시하는 방법을 알고 싶습니다.해결 방법:다음과 같은 방법으로 모든 열 이름을 표시할 수 있습니다.1. pd. set_option 사용:이 코드는 출력되는 최대 열 수를 제한 없이 설정합니다
  42. Alpine Linux에서 Pandas 설치 시 느려지는 이유
    라이브러리 종속성: Pandas는 NumPy와 같은 다른 라이브러리에 종속됩니다. Alpine Linux는 공간 효율성을 위해 최소한의 패키지를 포함하기 때문에 이러한 종속 라이브러리가 기본 설치에 포함되지 않을 수 있습니다
  43. 파이썬 판다스 데이터프레임 두 개의 차이점 찾기
    1. compare() 함수 사용pandas. DataFrame에는 두 데이터프레임을 비교하고 차이점을 요약하는 compare() 함수가 있습니다. 이 함수는 다음과 같은 다양한 옵션을 제공합니다.align: 비교하기 전에 데이터프레임을 정렬할지 여부를 지정합니다
  44. Python Pandas에서 데이터프레임 피벗 (pivot) 하는 방법
    그룹바이 (groupby): 데이터프레임을 특정 열 기준으로 그룹화하여 각 그룹별 집계 함수를 적용합니다.피벗 (pivot): 그룹바이 결과를 행, 열, 값으로 구성된 새로운 데이터프레임으로 변환합니다.2. 예시3. 옵션
  45. Python, SQLite, Pandas를 사용하여 Pandas 데이터 세트에서 SQL 쿼리 실행
    이 문서에서는 Python, SQLite 및 Pandas 라이브러리를 사용하여 Pandas 데이터 세트에서 SQL 쿼리를 실행하는 방법에 대해 설명합니다.필요 라이브러리PythonSQLitePandas단계별 설명데이터 준비
  46. Python, Pandas, Numpy를 이용한 Pandas 데이터프레임 열의 고유값 계산 (Qlik 유사 방식)
    1. unique() 함수 사용:2. nunique() 함수 사용:3. value_counts() 함수 사용:4. NumPy를 이용한 방법:5. Qlik와의 비교:Qlik Sense에서도 Unique() 함수를 사용하여 데이터프레임 열의 고유값을 계산할 수 있습니다
  47. Pandas에서 열을 Binning하는 방법
    다음은 Pandas에서 열을 Binning하는 몇 가지 방법입니다.1. cut 함수 사용cut 함수는 Pandas에서 Binning을 수행하는 가장 일반적인 방법입니다. 이 함수는 다음과 같은 매개변수를 받습니다.column: Binning할 열
  48. Pandas에서 컬럼 이름만 있는 빈 DataFrame 만들기
    1. DataFrame() 생성자 사용2. dict comprehension 사용3. NumPy array 사용4. pd. concat() 사용위의 방법들 모두 컬럼 이름만 있는 빈 DataFrame을 만드는 데 사용할 수 있습니다
  49. Python Pandas에서 여러 열을 기준으로 두 개의 데이터 프레임을 병합(조인)하는 방법
    이 문서에서는 **여러 열을 기준으로 두 개의 데이터 프레임을 병합(조인)**하는 방법에 대해 설명합니다.merge() 함수를 사용하여 여러 열을 기준으로 두 개의 데이터 프레임을 병합할 수 있습니다.옵션 설명:how: 병합 유형을 지정합니다
  50. Python Pandas에서 발생하는 "FutureWarning: elementwise comparison failed; returning scalar, but in the future will perform elementwise comparison" 경고 메시지 해결 방법
    "FutureWarning: elementwise comparison failed; returning scalar, but in the future will perform elementwise comparison"는 Python 코드에서 발생하는 경고 메시지입니다